推荐去听 Shane Parrish 和 Adam Robinson 的这期对话！ 表面聊的是投资、AI、学习和直觉，但听完最大的感受是： 这根本不是在教你怎么变聪明，而是在教你怎么少犯那些本来可以避免的错。 Adam Robinson 是 Princeton Review 的联合创始人，也长期研究投资、学习和决策。 他反复强调一个观点：真正厉害的人，不是永远做出完美判断，而是很少让自己在坏位置里做决定。 我最有感触的是四件事： 1️⃣很多错误，不是你不聪明，而是你的位置太差 太累、太急、太害怕失去、太想证明自己时，你以为自己在做决定，其实是在被环境推着走。 ✅ 重要决定之前先问自己：我现在是累了、急了，还是怕了？ 如果是，先别决定。 2️⃣身体有时比大脑更早知道答案 Adam 分享经历：他在中央公园慢跑，突然整个人跳开，回过神才发现面前是摆出攻击姿势的“山狮”雕塑。 他根本没来得及分析，身体已经先做出了反应。 ✅ 当事情感觉有一点不对，那它可能就是非常不对。 3️⃣真正的愚蠢，是对眼前的警告视而不见 聪明人和普通人的区别，不是聪明人不会犯错，而是他们能把别人的错误真正代入自己，然后提前调整。 ✅ 看到别人踩坑时，不要只想“他怎么这么粗心”，而要问：什么情况下，我也会犯同样的错？ 4️⃣把「我怎么做」换成「谁知道怎么做」 遇到问题，我们总习惯自己想办法。但真正高效的人，会先寻找已经解决过这个问题的人。 ✅ 你不需要一个人想出所有答案，只需要找到那个知道答案的人。 如果你想要，我还可以再压缩成极简备忘录版本。 这个视频可以在 YouTube 上搜到 搜索关键词可以试试： "Shane Parrish Adam Robinson Knowledge Project Podcast 168"

推荐一篇论文： 论文中针对阅读提出了一个非常有意思的取景框架。 我们一直有「六经注我」 vs 「我注六经」的分类，可以理解为「以读者为中心」 vs 「以作者为中心」。 现在有了 AI，会带来什么变化？ 这论文加了一个维度：「AI 替我读」vs「AI 陪我读」。 两者一结合，就出现了四象限。可以把当下的 AI 工具和应用场景放置其中进行分析。 针对「AI 陪我读」这个有意思的话题，又给了三个工具： 第一类是跑鞋型。 跑鞋不改变你跑步的方式，它减少脚和地面之间的摩擦，让你跑同样的路更省力。对应到阅读，就是让你用同样的方式读，但读得更顺。术语弹窗让你不必中断去查词典，高亮系统替你标出哪些段落值得细读、哪些可以略过，自动排版让长文档更容易扫视。你还是在读，读的动作没有变，只是路面变平了。 第二类是哑铃型。 哑铃的作用不是让你省力，恰恰相反，它故意给你加负重，目的是让你变强。对应到阅读，就是在阅读过程中设置有益的阻力。比如读完一段之后要求你用自己的话复述，再往下翻之前先让你预测作者接下来会说什么，或者定期抛出问题检验你是否真的理解了而不只是眼睛扫过去了。这些动作会让阅读变慢，但慢下来的那部分恰好是理解发生的地方。 第三类是滑雪板型。 滑雪板不是让你走路更快，也不是让你腿更有力，它让你做到一件走路根本做不到的事——在雪上滑行。对应到阅读，就是让你和文本之间产生以前不可能的交互方式。把一篇论文的段落拖到二维空间里重新排列，让两篇论文的论证链条并排对照，在阅读痕迹上回溯自己三个月前读同一篇时关注了什么、现在关注了什么。这些不是「读得更快」或「理解得更深」，而是一种全新的阅读动作。 有了这个框架，就像是拥有了一张地图。针对自己的需求，可以在对应的象限中寻找解法。

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推荐 Google Research 刚刚开源的 Harness² ，前几天也解读过它的论文。 它会让 Agent 自己尝试修改 Prompt、Skill、Memory 等配置，在同一个任务上反复运行、对比效果，找到更合适的工作方式。 除此之外，它还会把改进经验保留下来，供后续任务参考。 实验中，WorkBuddy-Bench 单轮优化最高提升了 11.5 分。当然，反复试错的成本和经验能否稳定迁移，还需要进一步验证。 像我们平时做 Agent，很多时间都花在调 Harness 上。如果这套试错和经验积累能逐渐自动化，确实很有价值。 GitHub：

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